大数据分析与决策(2016-1)[优质ppt]
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数据分析与决策支持培训ppt
通过分析历史销售数据、库存数据和物流 数据，企业可以预测未来的需求和库存情 况，从而合理安排生产和物流计划。这有 助于减少库存积压和浪费，提高物流效率 ，降低库存成本和运输成本，提升企业的 整体运营效率。
05
数据分析工具与软件
Excel数据分析工具
数据分析
Excel提供了强大的数据分析功能，包括数据排序 、筛选、查找、统计等。
Tableau数据可视化工具
数据连接 支持多种数据源连接，方便用户获取数据。
数据可视化
通过拖放式操作，快速创建各种图表和图形，直观展示数据。
数据交互
用户可以对图表进行交互式操作，如筛选、过滤等，以深入探索数 据。
06
实际案例分享
案例一：电商数据分析与决策支持
总结词
通过数据分析优化电商运营
详细描述
决策支持系统的优势与挑战
总结词
决策支持系统的优势与挑战
详细描述
决策支持系统的优势主要包括提供全面的数据支持、提高决策效率和准确性、促 进跨部门协同等。然而，实施和应用决策支持系统也面临一些挑战，如数据质量 和完整性、技术难度和成本、人员培训和组织变革等。
04
数据分析在决策中的应用
市场预测与决策
规范性分析
制定策略
规范性分析主要是利用数据分析 结果来制定策略和决策。
识别机会与风险
规范性分析可以帮助企业识别市 场机会和风险，例如新的市场趋
势、竞争对手的动向等。
制定行动计划
基于分析结果，制定具体的行动 计划，例如推出新产品、调整价
格等。
03
决策支持系统
决策支持系统的概念与类型
总结词
决策支持系统的概念与类型
。
案例三：制造业生产优化与决策支持
05
数据分析工具与软件
Excel数据分析工具
数据分析
Excel提供了强大的数据分析功能，包括数据排序 、筛选、查找、统计等。
Tableau数据可视化工具
数据连接 支持多种数据源连接，方便用户获取数据。
数据可视化
通过拖放式操作，快速创建各种图表和图形，直观展示数据。
数据交互
用户可以对图表进行交互式操作，如筛选、过滤等，以深入探索数 据。
06
实际案例分享
案例一：电商数据分析与决策支持
总结词
通过数据分析优化电商运营
详细描述
决策支持系统的优势与挑战
总结词
决策支持系统的优势与挑战
详细描述
决策支持系统的优势主要包括提供全面的数据支持、提高决策效率和准确性、促 进跨部门协同等。然而，实施和应用决策支持系统也面临一些挑战，如数据质量 和完整性、技术难度和成本、人员培训和组织变革等。
04
数据分析在决策中的应用
市场预测与决策
规范性分析
制定策略
规范性分析主要是利用数据分析 结果来制定策略和决策。
识别机会与风险
规范性分析可以帮助企业识别市 场机会和风险，例如新的市场趋
势、竞争对手的动向等。
制定行动计划
基于分析结果，制定具体的行动 计划，例如推出新产品、调整价
格等。
03
决策支持系统
决策支持系统的概念与类型
总结词
决策支持系统的概念与类型
。
案例三：制造业生产优化与决策支持
大数据分析PPT(共 73张)
' LOGO '
COMPANY LOGOTYPE INSERT
Value 价值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
' LOGO '
COMPANY LOGOTYPE INSERT
• 2010年海地地震，海地人散落在全国各地，援助人员为 弄清该去哪里援助手忙脚乱。传统上，他们只能通过飞往 灾区上空来查找需要援助的人群。
数据量增加
数据结构日趋复杂
大量新数据源的出现则导致了非结构化、 半结构化数据爆发式的增长
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级 增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之 前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生 的数据量相当于之前产生的全部数据量。
TB
PB
EB
ZB
' LOGO '
• 一些研究人员采取了一种不同的做法：他们开始跟踪
海地人所持手机内部的SIM卡，由此判断出手机持有人所
处的位置和行动方向。正如一份联合国(UN)报告所述，此
举帮助他们“准确地分析出了逾60万名海地人逃离太子港
之后的目的地。”后来，当海地爆发霍乱疫情时，同一批
研究人员再次通过追踪SIM卡把药品投放到正确的地点，
这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年…
每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单…
每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联
网使用者发送和接收的数据高达1.3EB…
Google 上每天需要处理24PB 的数据…
' LOGO '
COMPANY LOGOTYPE INSERT
大数据分析课件
2
分布式计算模型
分布式计算模型如MapReduce，通过将 一个大规模的计算任务拆分成若干个可 以在单个计算节点上完成的子任务，并 将这些子任务分发到各个计算节点上进 行并行处理，最后将处理结果合并得到 最终结果。
3
分布式存储原理
分布式存储系统将数据分散存储在多个 独立的节点上，通过数据冗余和容错机 制保证数据的可靠性和可用性。常见的 分布式存储系统有HDFS、Cassandra等 。
数据挖掘工具
Python、R、SAS、SPSS等。
机器学习原理及应用
1 2
机器学习定义
通过训练数据自动找到规律，并应用于新数据的 过程。
机器学习算法
监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学Fra bibliotek 等。3
机器学习应用
图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统 等。
深度学习在大数据分析中应用
深度学习定义
分布式文件系统原理及应用
分布式文件系统概述
定义、特点、发展历程等。
分布式文件系统架构
客户端、元数据服务器、数据 服务器等组成部分及其作用。
分布式文件系统原理
数据分块、副本策略、容错机 制等核心技术原理。
典型分布式文件系统
Hadoop HDFS、GlusterFS、 Ceph等主流分布式文件系统的
介绍及比较。
可信度评估方法
介绍基于统计学、信息论等方法的算法可信度评 估原理及实践。
提升策略
探讨通过模型融合、特征选择、超参数优化等手 段提升算法可解释性与可信度的方法。
人工智能赋能下大数据分析创新方向
深度学习在大数据分析中 的应用
介绍深度学习在数据挖掘、自 然语言处理等领域的应用原理 及案例。
大数据分析与决策概述
大数据分析与决策概述大数据分析与决策是指通过对大数据进行采集、存储、处理和分析，揭示出数据中隐藏的规律和价值，为企业和组织提供决策支持和战略指引的过程。
随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据分析与决策已经成为企业研究和决策过程中不可或缺的一环。
大数据是指由于传感器、移动设备、社交媒体等信息技术的广泛应用而产生的大量、高速、多样的数据。
这些数据通常有以下特点：1.体量庞大：大数据具有海量的数据规模，数据量常常以TB、PB甚至EB级别计量；2.高速流动：大数据产生的速度非常快，数据源可能来自于各种传感器、社交媒体等，持续不断地增长；3.多样性：大数据涵盖了多种数据类型，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；4.价值密度低：大数据中包含了许多噪声和冗余信息，需要经过深入整理和分析才能发现其中的规律和价值。
大数据分析与决策是针对上述问题，通过引入各种数据分析技术和工具，对大数据进行深入挖掘和研究，为企业提供决策支持和战略指引。
大数据分析与决策的目的是从海量的数据中提取有用的信息和知识，通过分析数据中的模式、趋势和关联，揭示出深层次的规律和模型，为决策者提供科学依据和指导。
大数据分析与决策可以应用于许多领域，如金融、零售、健康、交通等。
在金融领域，大数据分析可以帮助银行和保险公司更好地风险管理和客户关系管理，通过对客户行为和市场趋势的分析，提供个性化的产品和服务。
在零售领域，大数据分析可以帮助企业更好地了解顾客需求和购买行为，优化供应链和销售策略，提高销售额和客户满意度。
在健康领域，大数据分析可以通过对大量医疗数据的分析，帮助医生和研究人员发现疾病的发病机制和治疗方法，提高医疗服务的质量和效率。
在交通领域，大数据分析可以通过对交通流量和交通事故数据的分析，提供交通管理部门决策支持和交通流优化的建议，减少交通拥堵和事故数量。
大数据分析与决策的基本过程包括数据采集、数据存储、数据预处理、数据分析和决策支持。
大数据分析讲稿ppt教案
一致性
不同来源的数据是否 能够相互匹配和验证 。
03 大数据分析技术
CHAPTER
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、异常、缺失数 据，确保数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种格式或结构 ，以便于分析。
数据集成
将多个数据源的数据整合 到一个统一的数据仓库中 。
数据分析方法
特点
大数据分析具有数据量大、处理速度 快、数据类型多样等特点，能够为企 业提供更精准、全面的数据分析结果 ，帮助企业做出更好的决策。
大数据分析的重要性
提高决策效率
大数据分析能够快速处理大量数 据，为企业提供及时、准确的分 析结果，从而提高决策效率和准
确性。
发现潜在机会
通过对数据的深入挖掘和分析，企 业可以发现隐藏在数据中的机会和 趋势，从而制定更具针对性的市场 策略。
大数据伦理、法律与社会责任
总结词
大数据的伦理、法律和社会责任是大数 据发展中不可忽视的重要问题。
VS
详细描述
随着大数据技术的广泛应用，数据隐私、 信息安全、算法公正等问题也日益凸显。 因此，在大数据的发展过程中，需要关注 和解决这些伦理、法律和社会责任问题。 例如，加强数据隐私保护、建立数据安全 标准、推动算法公正等，以确保大数据技 术的健康发展。
以更好地了解客户需求，提高客户满意度和忠诚度，降低营销成本。
03
精准营销工具
精准营销工具包括用户画像、推荐系统、A/B测试等，可以帮助企业实
现个性化推荐、优化广告投放等。
风险管理与控制
风险管理概述
风险管理工具
风险管理是指对企业面临的各种风险 进行识别、评估、控制和监控的过程 。
大数据分析与决策ppt
可视化分析
通过可视化工具将数据分析结果呈现给用户，辅助决策制定。
01
02
03
03
大数据分析在决策中的应用
1
商业决策
2
3
通过分析消费者行为、购买历史、产品反馈等信息，企业可以识别市场趋势，从而制定更精准的营销和销售策略。
识别市场趋势
大数据分析可以帮助企业优化生产、库存、物流等环节，降低成本，提高运营效率。
xx年xx月xx日
大数据分析与决策
CATALOGUE
目录
引言大数据处理技术大数据分析在决策中的应用大数据分析的挑战与未来发展大数据分析的伦理问题大数据在决策中的优势与局限性
01
引言
什么是大数据
大数据通常包括结构化数据（如表格、数据库等）和非结构化数据（如文本、音频、视频等）。
大数据通常无法通过传统的数据处理和分析工具进行处理。
大数据是指数据量巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。
随着信息技术的发展，数据的产生、存储和处理能力得到了极大的提升。
大数据发展背景
技术发展
各国政府和企业都在大力推动大数据的发展，制定了一系列政策和规划。
法规政策
社会对数据的需求越来越高，大数据在各个领域的应用越来越广泛。
社会需求
大数据的应用领域
数据存储与管理
数据转换
将原始数据进行标准化、归一化、去噪等处理，使其符合分析要求。
数据清洗
去除重复、无效、错误或格式不正确的数据。
数据分组与标签
对数据进行分组和标签化，便于后续分析和挖掘。
数据预处理
数据分析与挖掘
统计分析
运用统计学方法对数据进行描述性统计、推断性统计和回归分析等。
数据挖掘
通过可视化工具将数据分析结果呈现给用户，辅助决策制定。
01
02
03
03
大数据分析在决策中的应用
1
商业决策
2
3
通过分析消费者行为、购买历史、产品反馈等信息，企业可以识别市场趋势，从而制定更精准的营销和销售策略。
识别市场趋势
大数据分析可以帮助企业优化生产、库存、物流等环节，降低成本，提高运营效率。
xx年xx月xx日
大数据分析与决策
CATALOGUE
目录
引言大数据处理技术大数据分析在决策中的应用大数据分析的挑战与未来发展大数据分析的伦理问题大数据在决策中的优势与局限性
01
引言
什么是大数据
大数据通常包括结构化数据（如表格、数据库等）和非结构化数据（如文本、音频、视频等）。
大数据通常无法通过传统的数据处理和分析工具进行处理。
大数据是指数据量巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。
随着信息技术的发展，数据的产生、存储和处理能力得到了极大的提升。
大数据发展背景
技术发展
各国政府和企业都在大力推动大数据的发展，制定了一系列政策和规划。
法规政策
社会对数据的需求越来越高，大数据在各个领域的应用越来越广泛。
社会需求
大数据的应用领域
数据存储与管理
数据转换
将原始数据进行标准化、归一化、去噪等处理，使其符合分析要求。
数据清洗
去除重复、无效、错误或格式不正确的数据。
数据分组与标签
对数据进行分组和标签化，便于后续分析和挖掘。
数据预处理
数据分析与挖掘
统计分析
运用统计学方法对数据进行描述性统计、推断性统计和回归分析等。
数据挖掘
大数据分析与决策()
大数据分析与决策(2016-1)
1
2019/6/2
报告内容
一、大数据的相关概念 二、大数据分析 三、大数据应用的典型案例 四、大数据的可靠性 五、大数据与贝叶斯方法
2
2019/6/2
* 数据管理技术发展历史
数据管理技术历经人工管理、文件管理、数据库管理等时代，大数据技术的出 现使该领域进入了一个新的发展阶段
而有市场研究机构预测： 到2020 年，整个世界的数据总量将会增长 44 倍，达到35.2ZB（1ZB=10 亿TB）！
想驾驭这庞大的数据，我们必 须了解大数据的特征。
7
2019/6/2
大数据的4V特征
Volume
Variety
Velocity
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
2011 年11 月底，IDC（互联网数据中心） 将"大 数据"放入2012 年信息通信产业十大预测之一
Google网站 Big data关键词搜索及新闻引用量
-4-
大数据的定义理解Biblioteka 1大数据的产生、增长
什么是大数据
2
大数据的“4V”特征
3
5
2019/6/2
“大数据”是如何产生的？
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经 积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的 信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学， 创造出了“大数据”这个概念*。如今，这个概念几乎应用到了所有人 类智力与发展的领域中。
1
2019/6/2
报告内容
一、大数据的相关概念 二、大数据分析 三、大数据应用的典型案例 四、大数据的可靠性 五、大数据与贝叶斯方法
2
2019/6/2
* 数据管理技术发展历史
数据管理技术历经人工管理、文件管理、数据库管理等时代，大数据技术的出 现使该领域进入了一个新的发展阶段
而有市场研究机构预测： 到2020 年，整个世界的数据总量将会增长 44 倍，达到35.2ZB（1ZB=10 亿TB）！
想驾驭这庞大的数据，我们必 须了解大数据的特征。
7
2019/6/2
大数据的4V特征
Volume
Variety
Velocity
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
2011 年11 月底，IDC（互联网数据中心） 将"大 数据"放入2012 年信息通信产业十大预测之一
Google网站 Big data关键词搜索及新闻引用量
-4-
大数据的定义理解Biblioteka 1大数据的产生、增长
什么是大数据
2
大数据的“4V”特征
3
5
2019/6/2
“大数据”是如何产生的？
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经 积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的 信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学， 创造出了“大数据”这个概念*。如今，这个概念几乎应用到了所有人 类智力与发展的领域中。
大数据思维与决策PPT
妈妈把螃蟹整齐的放到了锅里，随着水不断的加热，螃蟹在锅里拼命的挣扎，看了我也有些于心不忍。不一会儿，大螃蟹的
全身都变成了橘黄色。妈妈说可以出锅了。我高兴地抓了一只，迫不可待的放到碗里，打开蟹盖吃了起来，味道鲜美极了！ 我今天可真有口福！终于吃到了正宗的阳澄湖大螃蟹！吃螃蟹作文500字-满分作文网
金秋十月，便是吃蟹的好时期。吃蟹，是我们一家人的共同爱好。 爸爸吃蟹时，总喜欢把半个蟹再分成两半，先吃较肥的一半。蘸上酱油，一小口一小口地吃，再配上些饭，他便不由自主地闭上了 眼，细细品尝着这般美味。吃小的蟹脚时，他会用牙齿咬住底下的部分，从下到上将肉剔出；而当吃到那两个大蟹脚时，爸爸则会 先将其分开，目不转睛地用筷子头将肉捅出，然后张大嘴接住肉，慢慢嚼了下去。 妈妈的吃法与爸爸极为相似：拿住半个蟹，用筷子夹
妈妈把绳子剪开，准备清洗。我小心的碰触了一下它们，他们个个八足立起，威风凛凛，似乎要与我决斗的样子。这时我惊奇的发 现：每只螃蟹的蟹爪上都绑着一张名片，我指着它们问妈妈：&;螃蟹怎么都带着一张名片？ 好像是它们的身作文:..份证？&;妈妈笑着说：&;这是防伪标记，是阳澄湖螃蟹的专属，你看这上面还有电话号码呢！&;我仔细一看， 还真是这样。
技术新边疆
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3
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妈妈把绳子剪开，准备清洗。我小心的碰触了一下它们，他们个个八足立起，威风凛凛，似乎要与我决斗的样子。这时我惊奇的发 现：每只螃蟹的蟹爪上都绑着一张名片，我指着它们问妈妈：&;螃蟹怎么都带着一张名片？ 好像是它们的身作文:..份证？&;妈妈笑着说：&;这是防伪标记，是阳澄湖螃蟹的专属，你看这上面还有电话号码呢！&;我仔细一看， 还真是这样。
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3
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大数据分析与决策
大数据分析与决策随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据的概念逐渐进入人们的视野。
它是指以海量、多样化的数据为基础，通过各种技术手段和工具，从中挖掘、分析和提炼有价值的信息来支持决策和创新。
大数据分析与决策成为了当今社会不可或缺的重要组成部分。
大数据分析是指对大数据进行收集、储存、处理、分析和展现的过程。
随着大数据产业的不断发展，人们可以通过各种算法、模型和工具来挖掘这些数据中的信息，从而提供更准确、更可靠的决策依据。
大数据分析具有以下几个特点：其次，大数据分析具有实时性。
在传统的数据分析过程中，通常需要花费很多时间和资源来处理和分析数据。
而大数据分析可以通过实时收集和处理数据，使分析结果可以立即用于决策和创新。
这种实时性的特点使得企业和组织能够更加及时地调整策略，应对市场的变化。
再次，大数据分析具有可扩展性。
传统的数据分析方法通常只能处理几十万甚至几百万条数据，而大数据分析可以处理数以亿计的数据。
这种可扩展性使得人们可以分析更多的数据，从而得到更准确的结果和更全面的信息。
在进行大数据分析的过程中，人们需要使用各种工具和技术。
例如，人们可以使用数据挖掘算法来自动寻找数据中的模式和规律，以提供有关产品、服务或市场的预测。
人们还可以使用机器学习算法来自动分析数据，并基于其结果进行预测和决策。
大数据分析与决策的应用广泛，涵盖了多个领域。
在商业领域，大数据分析可以帮助企业了解客户需求、监测市场动态、优化供应链等。
在金融领域，大数据分析可以用于风险管理、投资分析、反洗钱等。
在医疗领域，大数据分析可以用于疾病预测、药物研发、个性化治疗等。
在政府领域，大数据分析可以用于城市规划、公共安全等。
然而，大数据分析也存在一些挑战和问题。
首先，数据隐私和安全问题是一个重要的难题。
大数据中包含着大量的个人隐私信息，如何保护这些信息的安全性成为了一个亟待解决的问题。
其次，数据质量问题也是一个挑战。
大数据中可能存在着一些错误、不完整或不准确的数据，这会影响到数据分析结果的准确性和可靠性。
大数据分析讲稿ppt教案
VS
详细描述
大数据通常指那些超出传统数据处理软件 处理能力的数据集。这些数据集可能包括 结构化数据（如数据库中的表格），半结 构化数据（如日志文件），以及非结构化 数据（如社交媒体帖子或图片）。大数据 的4V特点分别描述了其规模巨大、处理 速度快、数据类型多样以及具有高价值的 特点。
大数据的应用领域
数据生命周期管理
03
根据数据的重要性和使用频率，制定合理的数据存储策略和备
份方案，确保数据的可追溯性和可用性。
大数据人才培养和技能提升
培训和教育计划
制定针对不同层次和需求的大数据培训和教育计 划，提高从业者的技能水平和综合素质。
交流和分享平台
搭建交流和分享平台，促进从业者之间的互动和 学习，推动大数据技术的普及和应用。
激励和评价机制
建立激励和评价机制，对优秀的人才进行表彰和 奖励，激发从业者的积极性和创造力。
大数据技术的未来趋势和方向
1
2 3
人工智能与大数据的融合
随着人工智能技术的不断发展，大数据将与人工 智能技术进一步融合，实现更智能的数据分析和 应用。
数据可视化与交互式分析
借助可视化技术和交互式分析工具，使数据呈现 更加直观、易理解，提高数据分析的效率和效果 。
金融风险控制
总结词：通过大数据分析技术，监测和 预警金融市场的风险因素，提高风险控 制和防范能力。
风险预警系统：实时监测市场和借款人 的风险变化，及时发出预警信号，帮助 金融机构采取应对措施。
信用风险评估：整合借款人的历史表现 、资产负债表等信息，评估借款人的信 用等级和违约风险。
详细描述
市场风险分析：分析金融市场的价格波 动、交易量等数据，预测市场走势，为 投资决策提供依据。
大数据分析讲稿PPT
理论
THEOபைடு நூலகம்Y
技术
TECHNOLOGY
实践
UTILIZATION
01
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
学习
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超 出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理
02
思考
论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一 个应用分支。
大数据的应用领域
教育学 天文学 金融学
情报学 电子政务 生活娱乐
公共服务 传媒业 总统选举
生物医学 气候学 图书馆学
商业智能 企业管理 市场营销
强大的执行力
备用
精准的营销能力
对项目的深刻理解
丰富的产品运营经验
领先的技术优势
过硬的开发能力
点击输入详细的内容文本，点击输入详细的内容文本，点击输入详细的内容文本，点击输入详细的内容文本，点击输入详细的内容文本，点击输入详细的内容文本，
云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备， 是产生大数据的平台之一。自2013年开始， 大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预 计未来两者关系将更为密切。
数据科学和数据联盟的成立：未来，数据
科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人 所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专 业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。
01 02 03 04
大数据（BIG DATA）
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、 管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具 有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海 量、高增长率和多样化的信息资产。
对于“大数据”（Big data） 研究机构Gartner给出了这样
01数据分析与决策.ppt
定性变量只有用数量来描述时， 才有可能建立数学模型，并使 用计算机来分析。
数 据 中 它 们 通 常 用 哑 元 （dummy variable)代表，比如 性别用0、1代表，三种收入用0、 1、2代表(或用字母代表）
有了变量，何谓数据？ 不同机构调查所得到的北京
收入万元以上市民的比例都 不一样，这是变量 而这些调查产生一些数目， 这些数目就是数据(data) 数据是关于变量的观测值。
《多元数据分析》 James ttin J.Douglas Carroll Paul E. Green 北京：机械工业出版社，2003
《计量经济分析方法与建模-Eview应用及实例》 高铁梅，北京：清华大学出版社（2005）
一、基本概念
随机性 规律性
现实中的随机性和规律性
从中学起，我们就知道自然科学的许多定律，例 如物理中的牛顿三定律，物质不灭定律以及化学 中的各种定律等等。
但是，开车后，坐在这节 车厢的旅客有多少就没准 了。这有随机性。该车厢 的 乘 客 数 为 变 量 (variable)。
一个学校的注册在校男女生 比例是固定的，为常量
但是，该校任意一群学生的 男女生比例就不一定和全校 的比例一样了，它为变量 (variable)。
当变量按照随机规律所取的 值是数量时该变量称为定量 变量或数量变量 (quantitative variable)；
得到6的概率或者机会是可以知道的，但 掷骰子的结果还只可能是六个数目之一 。
这个已知的规律就反映了规律性，而得 到哪个结果则反映了随机性。
如果你掷1000次骰子，那么，大约有六 分之一的可能会得到6；这也是随机性呈 现有规律的一个体现。
基本概念
变量 数据 信息
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
ORACL E发布第 一个商 用SQL 关系数 据库， 后续快 速发展
数据仓库
数据仓库开 始涌现，关 系数据库开 始全面普及 且平台无关， 进入成熟期
2001年后，互联网迅 速发展，数据量成倍递 增，量变引起质变，开 始对数据管理技术提出 全新的要求
GFS
谷歌发表 论文介绍 分布式计 算
Hadoop成 为Apache 顶级项目， 重点支持海 量数据分布 式管理和分 布式计算
6
2019/8/23
大数据时代的爆炸增长
1GB = 2^30字节 1TB = 2^40字节 1PB = 2^50字节 1EB = 2^60字节 1ZB = 2^70字节
地球上至今总共的数据量：
在2006 年，个人用户才刚刚迈进TB时代， 全球一共新产生了约180EB的数据；
在2011 年，这个数字达到了1.8ZB。
21世纪是数据信息大发展的时代，移 动互联、社交网络、电子商务等极大拓展 了互联网的边界和应用范围，各种数据正 在迅速膨胀并变大。
互联网（社交、搜索、电商）、移动 互联网（微博）、物联网（传感器，智慧 地球）、车联网、GPS、医学影像、安全 监控、金融（银行、股市、保险）、电信 （通话、短信）都在疯狂产生着数据。
数据类型多样化：
• 现在的数据不仅是文本形式，更多的是图片、 视频、音频、地理位置信息等多种类型的数 据，个性化、非结构化数据占据较大比例。
处理速度快
• 数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型 的数据中快速获取高价值的信息
价值密度低：
• 以视频为例，几小时的视频，在不间断 的监控过程中，有用的数据可能仅仅几 秒。
8
2019/8/23
大数据的4V特征
数据超过1.5PB(1PB=1024TB)，这些数 据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资 料证明，到目前为止，人类生产的所有印刷 材料的数据仅为200PB（不能在单个计算机 上集中存储，一般需要用到分布式/云计算 模式等）。
1946 1951 1956 1961
1970 1974 1979
1991
2001 2003 2008 2011
-3-
* 大数据发展背景
全球信息化发展已步入大数据时代
150亿个设备连接到互联网
全球每秒钟发送 290万封电子邮件
每天有 2.88 万小时视频上传到Youtube
Facebook 每日评论达32亿条，每天上传照片近 3亿张，每月处理数据总量约130万TB
海量交互数据： 源于Facebook、Twitter、微博、微信及其他来 源的社交媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录、 设备和传感器信息、GPS和地理定位映射数据、 通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、 Web文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等 等。可以告诉我们未来会发生什么。
-4-
大数据的定义理解
1
大数据的产生、增长
什么是大数据
2
大数据的“4V”特征
3
5
2019/8/23
“大数据”是如何产生的？
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经 积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的 信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学， 创造出了“大数据”这个概念*。如今，这个概念几乎应用到了所有人 类智力与发展的领域中。
2011年6月底，IBM、麦肯锡等众多国外机构发布 "大数据"相关研究报告，予以积极跟进
2011 年10 月，Gartner 认为2012 年十大战略技 术将包括"大数据"
2011 年11 月底，IDC（互联网数据中心） 将"大 数据"放入2012 年信息通信产业十大预测之一
Google网站 Big data关键词搜索及新闻引用量
1946年，电脑诞生，数 据与应用紧密捆绑在文件 中，彼此不分
E-R 网络型
磁带+卡
第一台计 片
算机
人工管
ENIAC面 理
世
磁盘被 发明， 进入文 件管理 时代
GE公司发 明第一个网 络模型数据 库，但仅限 于GE自己 的主机
IBM E.F.Do dd提 出关系 模型
SQL
SQL语 言被发 明
关系型 数据库
2011年全球产生数据量1.8ZB，预计2020年将增 长到35ZB
IDC全球数据量预测（ 1ZB = 1百万PB = 10亿TB）
大数据正迅速成为最值得关注的IT领域之一
2011年5月，EMC World 2011大会主题“云计算 相遇大数据”，EMC 除了一直倡导的云计算外， 还抛出"大数据"（Big Data）概念
大数据分析与决策
报告内容
一、大数据的相关概念 二、大数据分析 三、大数据应用的典型案例 四、大数据的可靠性 五、大数据与贝叶斯方法
2
2019/8/23
* 数据管理技术发展历史
数据管理技术历经人工管理、文件管理、数据库管理等时代，大数据技术的出 现使该领域进入了一个新的发展阶段
1960年代，IT系统规模和复杂度变大，数据与应用分 离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展， 并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导
而有市场研究机构预测： 到2020 年，整个世界的数据总量将会增长 44 倍，达到35.2ZB（1ZB=10 亿据的特征。
7
2019/8/23
大数据的4V特征
Volume
Variety
Velocity
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
• 单个数据可能价值不大，但是数据整体 还是有高价值的（比如一个班级大家发 的微博可能没有特别大的意义，但是全 国高校大学生发的微博就可以反映当代 大学生思想理念）
9
2019/8/23
大数据的构成
大数据包括： 交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据
海量交易数据： 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据 和联机分析数据，是结构化的、通过关系数据库 进行管理和访问的静态、历史数据。通过这些数 据，我们能了解过去发生了什么。
数据仓库
数据仓库开 始涌现，关 系数据库开 始全面普及 且平台无关， 进入成熟期
2001年后，互联网迅 速发展，数据量成倍递 增，量变引起质变，开 始对数据管理技术提出 全新的要求
GFS
谷歌发表 论文介绍 分布式计 算
Hadoop成 为Apache 顶级项目， 重点支持海 量数据分布 式管理和分 布式计算
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2019/8/23
大数据时代的爆炸增长
1GB = 2^30字节 1TB = 2^40字节 1PB = 2^50字节 1EB = 2^60字节 1ZB = 2^70字节
地球上至今总共的数据量：
在2006 年，个人用户才刚刚迈进TB时代， 全球一共新产生了约180EB的数据；
在2011 年，这个数字达到了1.8ZB。
21世纪是数据信息大发展的时代，移 动互联、社交网络、电子商务等极大拓展 了互联网的边界和应用范围，各种数据正 在迅速膨胀并变大。
互联网（社交、搜索、电商）、移动 互联网（微博）、物联网（传感器，智慧 地球）、车联网、GPS、医学影像、安全 监控、金融（银行、股市、保险）、电信 （通话、短信）都在疯狂产生着数据。
数据类型多样化：
• 现在的数据不仅是文本形式，更多的是图片、 视频、音频、地理位置信息等多种类型的数 据，个性化、非结构化数据占据较大比例。
处理速度快
• 数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型 的数据中快速获取高价值的信息
价值密度低：
• 以视频为例，几小时的视频，在不间断 的监控过程中，有用的数据可能仅仅几 秒。
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2019/8/23
大数据的4V特征
数据超过1.5PB(1PB=1024TB)，这些数 据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资 料证明，到目前为止，人类生产的所有印刷 材料的数据仅为200PB（不能在单个计算机 上集中存储，一般需要用到分布式/云计算 模式等）。
1946 1951 1956 1961
1970 1974 1979
1991
2001 2003 2008 2011
-3-
* 大数据发展背景
全球信息化发展已步入大数据时代
150亿个设备连接到互联网
全球每秒钟发送 290万封电子邮件
每天有 2.88 万小时视频上传到Youtube
Facebook 每日评论达32亿条，每天上传照片近 3亿张，每月处理数据总量约130万TB
海量交互数据： 源于Facebook、Twitter、微博、微信及其他来 源的社交媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录、 设备和传感器信息、GPS和地理定位映射数据、 通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、 Web文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等 等。可以告诉我们未来会发生什么。
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大数据的定义理解
1
大数据的产生、增长
什么是大数据
2
大数据的“4V”特征
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2019/8/23
“大数据”是如何产生的？
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经 积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的 信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学， 创造出了“大数据”这个概念*。如今，这个概念几乎应用到了所有人 类智力与发展的领域中。
2011年6月底，IBM、麦肯锡等众多国外机构发布 "大数据"相关研究报告，予以积极跟进
2011 年10 月，Gartner 认为2012 年十大战略技 术将包括"大数据"
2011 年11 月底，IDC（互联网数据中心） 将"大 数据"放入2012 年信息通信产业十大预测之一
Google网站 Big data关键词搜索及新闻引用量
1946年，电脑诞生，数 据与应用紧密捆绑在文件 中，彼此不分
E-R 网络型
磁带+卡
第一台计 片
算机
人工管
ENIAC面 理
世
磁盘被 发明， 进入文 件管理 时代
GE公司发 明第一个网 络模型数据 库，但仅限 于GE自己 的主机
IBM E.F.Do dd提 出关系 模型
SQL
SQL语 言被发 明
关系型 数据库
2011年全球产生数据量1.8ZB，预计2020年将增 长到35ZB
IDC全球数据量预测（ 1ZB = 1百万PB = 10亿TB）
大数据正迅速成为最值得关注的IT领域之一
2011年5月，EMC World 2011大会主题“云计算 相遇大数据”，EMC 除了一直倡导的云计算外， 还抛出"大数据"（Big Data）概念
大数据分析与决策
报告内容
一、大数据的相关概念 二、大数据分析 三、大数据应用的典型案例 四、大数据的可靠性 五、大数据与贝叶斯方法
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2019/8/23
* 数据管理技术发展历史
数据管理技术历经人工管理、文件管理、数据库管理等时代，大数据技术的出 现使该领域进入了一个新的发展阶段
1960年代，IT系统规模和复杂度变大，数据与应用分 离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展， 并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导
而有市场研究机构预测： 到2020 年，整个世界的数据总量将会增长 44 倍，达到35.2ZB（1ZB=10 亿据的特征。
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2019/8/23
大数据的4V特征
Volume
Variety
Velocity
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
• 单个数据可能价值不大，但是数据整体 还是有高价值的（比如一个班级大家发 的微博可能没有特别大的意义，但是全 国高校大学生发的微博就可以反映当代 大学生思想理念）
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2019/8/23
大数据的构成
大数据包括： 交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据
海量交易数据： 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据 和联机分析数据，是结构化的、通过关系数据库 进行管理和访问的静态、历史数据。通过这些数 据，我们能了解过去发生了什么。